Бизнес-потребности
Страница 1

Очевидно, что управленческая отчетность должна основываться на консолидированной и качественной исходной информации. Для обеспечения полноты и согласованности информации из различных учетных систем служат решения на основе хранилищ данных (ХД).

Зачастую такие системы используются для решения ограниченного круга аналитических задач и построены на основе либо разрозненных витрин данных, либо неких промежуточных систем, в которые практически без изменений выгружаются данные из различных источников. Поэтому о консолидации информации даже в рамках текущего решения и тем более об унификации всех корпоративных справочников и ключевых показателей говорить не приходится.

Построение единого центрального ХД данных – задача для крупной финансовой организации. Разработка и внедрение корпоративного ХД в общем случае представляет собой длительный инвестиционный проект со значительными рисками. Поэтому необходим серьезный подход к выбору конкретного решения. Основным требованием к центральному информационному хранилищу является:

1) Наличие проработанной, предметно-ориентированной, однозначно понимаемой модели данных. Четкая структура модели и однозначная трактовка элементов данных обеспечивают прозрачность загрузки информации из исходных систем и оперативность извлечения данных, которые требуются для построения управленческой отчетности. Такая модель должна соответствовать требованиям к хранению исторических данных и обеспечивать необходимый уровень (желательно несколько уровней) детализации. Отсутствие проверенной временем модели данных может свести на нет все остальные достоинства решения, усложнит применение любых инструментов Extraction Transformation Loading (ETL) и On Line Analytical Processing (OLAP).

2) Важным преимуществом является наличие большого набора решений для типовых аналитических задач, системы обеспечения единой терминологии и классификации, программных систем управления моделями и метаданными. Эти решения позволят эффективно определять границы проекта, оперативно разрабатывать аналитические приложения и в итоге значительно снизят затраты на аналитику и проектирование.

3) В целях минимизации рисков решение должно обеспечить возможность поэтапного внедрения информационного ХД в соответствии с приоритетами бизнес требований. Примеры невыполнения вышеуказанных требований к модели на практике встречаются довольно часто. Как следствие, при построении решения на основе ХД возникают проблемы. Сроки таких проектов затягиваются в результате увеличения трудозатрат как аналитиков, так и разработчиков ETL и OLAP. Кроме того, после ввода системы в промышленную эксплуатацию специалисты банка могут столкнуться со сложностями в понимании структур хранения информации в корпоративном ХД, в написании процедур извлечения информации из ХД, с проблемами недостаточного быстродействия процессов загрузки и извлечения данных и т. д. В итоге бизнес цели проектов либо достигаются не полностью, либо вообще не достигаются.

Наиболее часто необходимо иметь следующие области анализа данных:

- Управление активами и пассивами

: анализ распределения капитала, капитальных вложений, анализ допустимых кредитных потерь, раскрытие позиций ценных бумаг, управленческий баланс, анализ доходов, анализ средств по срокам, анализ чувствительности процентной ставки, анализ ликвидности, структурный финансовый анализ и т. п.

- Доходность

: функционально-стоимостной анализ (ABC Analysis), измерение эффективности бизнес процедур, прибыльность каналов, прибыльность клиентов, прибыльность географических регионов, прибыльность элементов организационной структуры, анализ продуктов, прибыльность продуктов, анализ прибыльности сделок и т. п.

Страницы: 1 2 3 4

Новое на сайте

Банковские услуги

В настоящее время коммерческие банки борются за качество предоставляемых услуг клиентам. Именно повышение качества обслуживания при осуществлении операций в течение одного операционного дня является одним из главных критериев выбора банка частным лицом.